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Gestion des Big Data

Les plateformes Big data et les lacs de données accumulent de grandes quantités de données. Ces données ne sont généralement pas aussi bien structurées et comprises que les données produites par les processus d'intégration de données traditionnels et stockées dans des entrepôts de données. Par conséquent, la fourniture, la recherche et la protection de ces données nécessitent une technologie de gestion des données avancée.

image/svg+xml 94% 94 59 59% 30% 11% envisager la gouvernancedes données important ouessentiel big data1. utiliser deux ou plusieurs clouds pour le stockage, letraitement et l'analyse3. disposer d'une équipe dédiéeà la qualité des données2. utiliser des outils dequalité des donnéesà grande échellel'organisation2. et mais seulement et en même temps Ressources limitées Beaucoup de données éparpillées Untitled 94% envisager la gouvernance des données important ou essentiel big data 30% disposer d'une équipe dédiée à la qualité des données 11% utiliser des outils de qualité des données à grande échelle l'organisation 59% utiliser deux ou plusieurs clouds pour le stockage, le traitement et l'analyse et en même temps mais seulement et

Les conséquences d'un big data non contrôlé sont désastreuses..

S

Manque de sécurité des données

La protection des données et la confidentialité sont encore plus compliquées que dans les environnements de données traditionnels.

I

Manque de compréhension

Les spécialistes des données ne disposent pas d'outils de découverte des données et perdent du temps à trouver des données, à les comprendre et à les préparer.

P

Mauvaise qualité des données

Les personnes chargées des données ne peuvent pas faire confiance aux données et les ingénieurs de données sont constamment sous pression pour réparer les pipelines de données.

O

Embarquement compliqué des sources de données.

Configuration dupliquée et compliquée des transformations de la qualité des données pour chaque nouvelle source de données.

Une gestion réussie du big data comprend la découverte, la normalisation et le nettoyage des données, l'accès en libre-service aux données, la préparationdes données, et la prise en charge du traitement en flux.

Découvrez l'ensemble de votre lac de données et protégez les informations sensibles

 

Connectez toutes vos sources de big data

Un lieu unique pour connecter et gérer vos sources de données, qu'elles soient ou non de type big data.

 

Classer les données

Disposez toujours d'une vue actualisée des données de votre lac de données ou de votre entrepôt de données en cloud.

 

Recherche de données

Utilisez les filtres et la recherche augmentée par l'IA pour trouver des données plus rapidement.

 
 

Automatiser la protection des données sensibles

Masquez ou cachez les données sensibles selon des politiques définies de manière centralisée.

</111>
Data Sources</103>
Data Classification
Big Data Search
Policy

Assurer la qualité des données sur tout volume de données, de manière fiable et sans code.

Data Sources</100>
Data Classification
Big Data Search
 

Des transformations faciles à configurer

Configurez des transformations et ajoutez-les à une bibliothèque de règles commune. Puis réutilisez-les sur toute nouvelle source que vous ajoutez et lancez sur une plateforme de traitement Big Data de votre choix. Pas de codage.

Reliez les big data avec d'autres données
.
Filtrage
Profilage
Enrichissement
Concordance
Fonctions DQ
 

Surveillance automatisée du chargement des données

.

Lorsque vous chargez des données dans votre lac de données, elles sont automatiquement surveillées pour détecter les anomalies et les problèmes de qualité des données.

 

Partagez les règles métier et les transformations entre les équipes

.

Avec Ataccama ONE, les règles et les transformations sont agnostiques par rapport à la source de données, vous pouvez donc les réutiliser librement.

Encore mieux, exécutez le traitement directement sur le lac de données

.

Ataccama ONE s'intègre aux clusters big data leaders du secteur pour assurer un traitement parallèle et évolutif des données, y compris en streaming.

Dans le même temps, vos données restent dans le lac de données et votre organisation reste conforme aux réglementations sur la résidence des données.

Best of all, run processing directly on the data lake

Voici comment les entreprises exploitent les big data avec Ataccama

.

Des millions de dollars de soldes impayés

.

C’est le montant que First Data (maintenant Fiserv) a découvert grâce au nettoyage et à l'enrichissement des données lors de la phase PoC.

Learn more

110 milliards d'enregistrements

C'est la taille des données que ce détaillant américain de F&B traite avec Databricks sur Azure Data Lake et catalogue dans le catalogue de données Ataccama ONE.

2 jours homme par semaine

.

C'est le temps d'analyse et de DevOps que ce détaillant américain de F&B économise grâce au catalogage et à la surveillance automatisés de son lac de données.

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